单侧脑性瘫痪儿童下台阶时的精确抓握控制

该数据集来自 search.dataone.org,聚焦单侧脑性瘫痪(UCP)儿童下台阶行走时精确抓握控制的运动协调研究

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其他分类internal modelanticipatory controlintersegmental coordinationPrecision grip
Precision grip control while walking down a step in children with unilateral cerebral palsy

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

单侧脑性瘫痪儿童下台阶时的精确抓握控制

Precision grip control while walking down a step in children with unilateral cerebral palsy

该数据集来自 search.dataone.org,聚焦单侧脑性瘫痪(UCP)儿童下台阶行走时精确抓握控制的运动协调研究。数据覆盖25名UCP儿童与25名典型发育(TD)儿童在持握抓握-提举操作器下台阶过程中的抓握力(GF)与负荷力(LF)动态及时间变量,并包含最大自主收缩(MVC)评估。可用于比较UCP与TD儿童在内部模型、预期性控制及节段间协调上的差异,分析患手与健手的力适应特征(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的。比较单侧脑性瘫痪(UCP)儿童与典型发育(TD)儿童在下台阶行走时的抓握力(GF)与负荷力(LF)协调。方法。25名UCP儿童(年龄9.3±1.7岁)和25名TD对照(年龄9.4±2.1岁)在持握抓握-提举操作器的情况下走下台阶。分析动态和时间变量。还评估了最大自主收缩(MVC)。结果。与TD儿童相比,UCP儿童的时间进程主要在其受影响较重的手上受到扰动,因为GF和LF起始的增加以相反顺序发生。与TD对照相比,UCP儿童双手的LF值更高,且受影响较轻的手的GF更高。在UCP儿童中,GF对LF的适应在受影响较轻的手上足够,但在受影响较重的手上被高估

【主题与分类】

主题标签:internal model、anticipatory control、intersegmental coordination、Precision grip。本站分类:神经系统疾病/脑性瘫痪。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A50e2fc717ec116118434fb039dbdbbde418a12ae355966b110833fefe7826b31

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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源站:https://search.dataone.org/view/sha256%3A50e2fc717ec116118434fb039dbdbbde418a12ae355966b110833fefe7826b31

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

目的:比较单侧脑瘫(UCP)儿童与典型发育(TD)儿童在下台阶时握力(GF)与负荷力(LF)的协调性。方法:25名UCP儿童(年龄9.3±1.7岁)和25名TD对照儿童(年龄9.4±2.1岁)在手持握提操作器的情况下走下台阶。分析动态和时间变量,并评估最大自主收缩(MVC)。结果:与TD儿童相比,UCP儿童的时间进程主要在其受累较重的手中受到扰动,因为GF和LF起始的增加以相反的顺序发生。与TD对照组相比,UCP儿童双手的LF值更高,且受累较轻手的GF更高。在UCP儿童中,GF对LF的适应在受累较轻手中适当,但在受累较重手中被高估。此外,UCP儿童受累较重手的MVC较低,导致更高的……

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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